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智涌钱塘2021案例-安全畅行,有“宁”!

作者: 编辑: 来源: 发布日期: 2021.04.19
信息摘要:
“大数据落地的时候,要结合现有的数据应用情况和实际业务需求,有具体的应用需求,有聚焦的落地场景”在智涌钱塘2021AICLOUD生态大会-数…


安全畅行,有“宁”!

大数据落地的时候,要结合现有的数据应用情况和实际业务需求,有具体的应用需求,有聚焦的落地场景 在智涌钱塘2021 AI CLOUD生态大会-数智交通高峰论坛上,南京市公安局交通管理局副局长徐冉带来了他对大数据运用新的见解。

 南京市公安局交通管理局副局长徐冉

南京市公安局交通管理局副局长 徐冉

一.大数据在实际运用中的误区

1.大数据不是一个概念

“ITS” 到“交通大脑”,智能交通的概念层出不穷,但是交通大数据的本质到底是什么,需要全行业的共同冷静思考。
2.大数据不是一个噱头

大数据需要解决具体业务问题,从交管业务部门的实际业务流程中出发寻找其中真正的痛点,再实现科技赋能,而非华而不实的技术炫技,更非行业噱头。

3.大数据不是单纯的数据集合

部分“大数据”部门初期只追求数据的统一汇聚和集中存贮,而忽略了对数据的清洗使之标准化可用的能力,导致数据资源、存储资源等多种资源的浪费。

4.大数据不等同于数据可视化

必要的数据统计和展示无可厚非,但是大数据还是需要聚焦业务和问题本身,绝不是简单地等同于数据可视化。
.南京市交管局对于大数据运用的初心

2019年,南京市交管局与海康威视共同成立“智慧交通管理联合研究处”,此后,双方围绕各自所长,开展了一系列的业务课题研究,直到实战落地。通过这一年左右的共同合作,双方深入做强数据工程应用,逐步认知大数据等技术在交通管理领域中开展。

1、大数据要厘清数据关系,做好数据规划

大数据落地,要充分分析和论证现有的各个业务系统、历史数据资源情况,厘清“内部单位数据”、“上下级系统数据”和“周边关联单位数据”的情况,数据规划先行。
2、大数据要梳理业务需求,做好数据-业务规划

大数据落地时候,要结合现有的数据应用情况和实际业务需求,有具体的应用需求,有聚焦的落地场景。海康威视与南京交管局多位业务人员进行业务流程与业务场景还原、业务痛点分析,数据需求梳理,在实战中进行打磨从而不断完善。面向视频巡查的业务场景,解决无法快速发现交通事故的难题。通过对已建监控资源的一方面通过智能化的实时视频分析技术实现交通事故、交通拥堵、异常停车等警情的智能发现,另一方面通过基于创新性的拥堵溯源分析机制,快速定位交通事故区域,提供警情主动发现能力。

应用成效

运行的2个月内,针对内环高架26路监控资源的实时分析实现322次交通警情的预警提示。检测范围50米以内事故检出率80%,检准率90%。

 应用成效

AI 视频巡查应用

3、大数据要注重对历史数据的处理,绝非重新再录入数据

大数据的数据来源,源自于已有系统的数据,需要经过详实的数据治理和解析,形成大数据应用的基础条件。围绕事故大队业务打造的“事故画像”大数据应用中,将南京161万条历史的事故数据进行分析。

·对数据质量做分析,分类出完整的事故数据与地址描述、事故责任等字段缺失的事故数据,确保数据来源的准确性。

·对事故数据做解析,将事故数据中事故地址、事故原因、事故相关主责与次责人员、事故中导致原因以及事故车辆等信息进行解析提取。

通过对事故地址信息智能转化为空间地理坐标信息实现宏观事故热力图,通过将事故致因信息解析实现多维度的事故统计,通过对事故信息中的各项信息标签化实现事故档案。以上,对事故历史数据的准确摸排与解析为事故大数据研判打下重要基础。

4、大数据要优先处理宏观的、常发性问题,注重系统的费效比

大数据落地时候要充分考虑问题的需求价值和投入产出,聚焦“常发性”、“必现性”和“急迫性”问题,集中力量解决主要问题。“事故画像”应用利用数据治理与数据解析后得出的准确事故数据,呈现全局的交通事故时空热力图并智能生成交通事故分析报告,直观展示从宏观到微观视角的事故多发区域与地点。分析事故常发点中的分布规律与路网结构,研判分析路口路段中的事故根因,而非分析常态的单点交通事故。

 大数据要优先处理宏观的、常发性问题,注重系统的费效比

事故画像应用

5、大数据要注重对数据的治理,挖掘更多数据价值

大数据要深度治理现有系统的数据资源,再结合业务逻辑挖掘更多的数据应用价值。针对目前查询车辆、驾驶人、事故等信息时流程繁琐、信息分散、缺少准确情报支撑的现状,围绕物联感知数据、信息网业务数据以及路网基础数据,通过标准化数据治理工具结合业务场景从路段地理标注、视频点位标注治理、视频图像质量治理、驾驶证件信息治理等维度对海量数据进行治理。

 大数据要注重对数据的治理,挖掘更多数据价值

6、大数据系统要注重本身的修正和迭代,不断进化和升级

大数据应用随着数据、环境、外部系统等变化而不断迭代更新,实现螺旋式上升的过程。“交通问诊台”应用通过对交通运行状态实时诊断监测、问题研判、交通仿真验证的闭环模式实现对路口秩序管控方案的不断升级。

· 实时诊断监测辅助用户全局认知管辖区域路口的运行问题概况,了解各类问题占比、问题报警变化趋势,通过地图快速发现问题严重的路口。

· 路口车辆轨迹投射,通过构建高精度数字环境,以路网单元数据为基础,可视化展示机动车运行路线、路口运行诊断指标、路口视频,解决管理者无法通过多渠道准确地复盘路口交通流运行状态的问题。

· 关键路径溯源,分析对拥堵节点目标车流的拥堵贡献度较高的多个车流组合,从拥堵点回溯外层路口追溯关键路径,为管理者进行路口交通管理、区域交通需求调控提供数据支撑。

· 仿真推演分析,对问题指标分析后,自动生成方案并结合历史方案进行双任务仿真,通过双画面同步展示优化前与优化后的效果进行比较。

每一次优化过后动态交通信息会发生改变,同时随着时间推移,交通组织等静态交通信息也会发生改变,因此这是全生命周期下不断优化的过程,没有终点。

 大数据系统要注重本身的修正和迭代,不断进化和升级

交通问诊台应用


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